指数寿命产品可靠性增长试验的Bayes分析

针对指数寿命产品的定时、定数截尾试验方案,推广了Mazzuchi-Soyer模型的应用范围。首先引入模型假设,以狄氏分布作为先验分布,综合利用产品研制的历史信息和专家信息,结合产品研制各阶段试验数据,给出了各阶段可靠性的联合后验分布。然后利用Gibbs抽样算法解决后验推断计算问题,得到各阶段产品可靠性的Bayes点估计和区间估计。最后给出产品可靠性增长分析实例,表明了模型的优越性。     

基于分布图信息融合的Bayes可靠性评定方法

在利用Bayes理论进行小子样可靠性评定过程中,为了尽可能少做现场试验,必须充分利用各种先验信息,多源先验信息的融合是小子样理论方法应用中亟待解决的一个问题.基于分布图方法,提出了分布图多源信息融合技术,建立了基于分布图信息融合的Bayes可靠性评定模型.仿真实例验证了方法的合理性和有效性.     

基于Dirichlet先验分布的模糊可靠性增长模型研究

将模糊理论应用于基于Dirichlet先验分布的Bayes可靠性增长模型,提出了可靠性增长的模糊模型。在对Dirichlet先验分布函数研究的基础上,分析了先验参数的获取方法。针对某水冲压发动机可靠性增长试验使用Dirichlet先验分布模型进行了分析,给出了试验各阶段的先验分布和后验分布,并分析了与先验信息方差有关的参数对后验可靠度的影响。在此基础上,通过引入模糊变量,发展了模糊可靠性增长模型,得到了试验各阶段模糊可靠度。     

复杂环境下基于支持度的多传感器数据融合算法

为避免融合算法依赖于先验信息,剔除复杂环境下多传感器测量数据中的干扰误差,一致性数据融合方法得到广泛研究。比较分析了典型的支持度度量方法,并构造了两种新的支持度度量方法。进而设计了一种新的基于传感器一致性和可靠性的融合算法,实现传感器的加权融合。仿真计算验证了新的支持度算法和融合算法的有效性。     

基于有误先验融合的无源多目标定位算法

利用无源定位技术,可对无法发射无线信号的目标进行定位。在许多实际的定位场景中可通过粗定位或目标历史位置信息获取目标位置的先验知识。利用目标位置先验知识可促进定位精度的提升,但实际中获取的先验知识通常是不完整的或包含错误信息。为有效利用此类部分有误的先验知识,提出了基于有误先验融合的无源多目标定位算法。仿真实验结果表明,该算法能利用部分有误先验知识中的有用信息提升定位性能。     

潜射反舰导弹靶场试验先验信息融合方法仿真

在基于Bayes理论的潜射反舰导弹靶场试验综合评定中,先验分布的获取和表示是一个关键问题,尤其在先验信息多源型的情况下,更需要合理客观地综合利用这些信息。针对此问题,建立了Bayes融合法、DS融合法和加权融合法等先验信息融合模型。通过仿真,比较分析了这3种方法的特点,并给出一些有益的工程应用建议。     

改进的证据组合算法编队情报信息融合技术

分析了经典证据组合算法在处理冲突信息融合中的不足,引进了证据信息容量,对经典证据组合算法做了改进,解决了证据极端冲突下经典D-S证据融合算法的不合理性,证实了它确实能够提高证据冲突处理能力,基本满足海上编队情报处理信息融合的可靠性要求,并把该改进算法应用于编队情报信息融合,融合效果较好.     

基于复合等效可信度加权的Bayes融合评估方法

在小子样试验评估时,为避免大量先验信息湮没实际飞行试验的信息,融合先验补充样本时通常会进行数学相容性检验并加权.首先分析了小子样情形下直接根据数据计算数学相容性可能造成的不稳定性,为改善这种情况,根据不同试验类型的不同试验环境,对不同试验类型下的误差进行分析和折合,定义了物理等效可信度;并结合物理等效可信度和数学相容性检验,得到先验样本的复合等效可信度权重,基于正态逆伽玛分布计算了Bayes融合评估的后验结果;通过比较Bayes估计后验方差与不磁合先验信息的估计后验方差,根据先验信息参与融合后是否能减小后验方差来判断先验样本是否应该参与融合.理论分析和仿真说明,基于复合等效可信度的加权方法是合理的.     

基于融合先验信息的仿真交互可信度评估方法

交互行为可信是分布式LVC (Live Virtual and Constructive)仿真系统可靠运行和正确推进的基础。针对交互行为可信性问题,提出了一种贝叶斯框架下的基于融合先验信息的仿真交互可信度模型。明确了交互一致和交互可信度的基本概念,构建了交互可信判断模型;通过引入继承因子,确定不同信息的可利用程度,对分布式LVC训练仿真系统的历史信息和专家经验等先验信息进行融合,并在此基础上,通过实时交互信息测试和交互可信判断,运用贝叶斯方法得到交互可信度的后验估计。该方法可以较低的系统负载,来保证实时可靠地监测交互可信度,为分布式LVC训练仿真系统可信度问题研究提供了一种新的实用有效的方法。     

成败型产品验收试验方案研究

在可靠性定型试验的基础上,利用多层贝叶斯方法确定批产品可靠性指标的先验分布,从而制定出成败型产品可靠性验收试验的一种贝叶斯方案.给出利用定型试验信息确定产品可靠性指标先验分布的方法.这种验收方法充分利用了产品定型试验中的先验信息,在确保有较好验收效果的前提下,与传统的验收试验相比,可以大大减少试验量,从而得到可观的经济效益.     

多源信息的验前分布融合方法研究

验前分布的获取和表示是B ayes理论应用中的一个关键问题。针对目前多源验前信息融合中存在的过分依赖专家信息的问题,提出了一种基于第2类极大似然估计原理(M L-II)确定验前分布权重的方法,该方法将现场试验数据看作是由其边缘分布产生的样本,然后根据不同验前分布下现场样本似然性的大小来确定其在验前分布融合中的作用,并以此进一步确定不同验前分布的权重因子。最后通过算例证明了该方法比基于专家信息的融合方法更为合理和有效。     

小子样条件下可靠性试验信息的融合方法

小子样条件下,不同状态的多源信息融合是可靠性工程领域的一个热门问题。综述了小子样条件下可靠性试验信息的融合方法。在一定的假设条件之下,利用分离可交换量模型对不同环境下的可靠性信息融合方法进行了研究,仿真算例说明这种融合方法充分利用了信息,评估结论更为合理。     

基于Bayes方法的射击密集度评估

以某远程武器射击密集度鉴定问题为对象,研究了运用Bayes 理论从仿真试验数据中提取有用信息,从而实现在少量试验样本情况下有效完成射击密集度试验鉴定任务的方法.将最大熵法应用于射击密集度估计,介绍了运用自助(Bootstrap)法从仿真试验结果中获取验前信息的基本思想和一般方法,以及在获得验前信息后结合现场试验样本进行射击密集度鉴定的方法.     

基于组合权重的目标识别系统威胁评估

现代信息战场中,对敌方的目标识别系统进行有效干扰,是增强我方、打击敌方的有效手段。对敌方的目标识别系统进行有效的威胁评估,有助于指挥员的决策以及对干扰资源的优化配置。借鉴空中目标威胁评估常用方法,提出对敌方目标的敌我属性识别系统进行威胁评估的方法。首先选择合理的威胁评估指标,然后对指标数据进行规范化处理,利用信息熵法求解威胁评估的客观权重与改进的层次分析法求解出的主观权重加权得到组合权重,运用灰关联分析法进行威胁评估和排序,最后用实例验证方法的有效性和合理性。     

多层次灰色评价法在后勤综合保障能力评估中的应用

对部队进行后勤综合保障能力评估是一项困难但十分重要的工作,利用多层次灰色评价法对后勤综合保障能力进行评估是一种比较科学的方法。评估时,先建立后勤保障能力评价指标体系,并用层次分析法确定各指标的权重。然后在样本矩阵的基础上确定评价灰类并计算灰色评价系数、权向量和权矩阵,从而对指标做出综合评价得到最终评价结果。最后,通过对该评价方法稍加改进,可以取得更加实用的评价结果。     

基于GAHP的综合光电对抗系统作战能力评估

为了准确地反映综合光电对抗系统的实际作战能力和水平,采用灰色聚类理论和层次分析法相结合的灰色层次分析法评估综合光电对抗系统作战能力。建立了光电对抗系统作战能力评估指标体系层次结构;以评估流程为基础,提出了一种基于GAHP的作战能力评估模型。评估实例表明,该方法能充分利用试验检验信息以及评估者的判断信息,减少了主观因素和不确定因素的影响,提高了评估结论的准确性,是综合电子战系统作战能力评估的一种有效方法。     

基于平均互信息熵的复杂系统可靠性评定方法

可靠性评定是定量评估系统可靠性水平的重要途径,是对其可靠性进行定量控制的必要手段.某些复杂系统由于研制时间和经费的限制,现场试验样本量极其有限,依赖传统的基于大样本的数理统计方法将难以获得客观结论,因此其可靠性评定一直是工程实践中的技术难题.针对复杂系统可靠性评估和寿命预测时现场样本量不足的问题,提出了一种基于多源信息融合的可靠性评定方法.该方法利用平均互信息熵来度量多源验前信息对可靠性评定不确定性减少所起的作用,以此为依据确定多源信息融合权重,并通过融合验前分布进行复杂系统的可靠性评定,从而减少了评定过程中的主观性,增强了评定结论的可信性.最后通过仿真实例验证了方法的有效性.     

Inequality‐based reliability estimates for complex systems

Full‐system testing for large‐scale systems is often infeasible or very costly. Thus, when estimating system reliability, it is desirable to use a method that uses subsystem tests, which are often less expensive and more feasible. This article presents a method for bounding full‐system reliabilities based on subsystem tests and, if available, full‐system tests. The method does not require that subsystems be independent. It accounts for dependencies through the use of certain probability inequalities. The inequalities provide the basis for valid reliability calculations while not requiring independent subsystems or full‐system tests. The inequalities allow for test information on pairwise subsystem failure modes to be incorporated, thereby improving the bound on system reliability. We illustrate some of the properties of the estimates via an example application. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013     

复杂装备测试性指标确定方法研究

根据可用信息的不同,给出了测试性指标（TFOMs）确定的4种模型,并分析了各种模型的优缺点。为了能够综合使用所有可用信息,提出了基于层次分析法（AHP）的测试性指标模型。示例结果显示AHP模型给出的结果更加合理。     

基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法研究

提出了一种基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法,给出了基于AHP法的基本概率分配构造方法.最后,结合故障诊断实例,详细阐述了该诊断方法的应用过程,在对多个传感器提供的证据进行合成后,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显降低,证明该诊断方法合理有效.